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测试方面的面试复盘

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先说结论，基础必须要打牢固，能自己做总结最好，面试时要主动，不要紧张，要珍惜内推机会。

2019-08-15

7880

2019.07字节跳动测试开发技术面

编程算法 http 腾讯云测试服务数据库 sql

回馈各位牛客大佬的帮助，也算是攒人品，希望后面的秋招顺利，希望对各位大佬有些许帮助。

2019-08-14

1.8K0

知识总结：模型评估与选择检验误差与过拟合模型的选择错误率精度查全率、查准率、F1 对于二分问题

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检验误差与过拟合 1、错误率：分类错误的样本数a占总样本数m的比例 E=a/m 2、精度：1-E=1-(a/m) 误差：学习器预测输出与样本的真实输出之间的差异叫“误差”。学习出来的学习器在训练集上的误差叫‘“训练误差”。在新样本上的误差叫“泛化误差”。过拟合：学习能力过于强大，学习到不是一般特征的特征。欠拟合：通常由于学习能力过于弱导致。模型的选择 1、理想方案：对候选模型的泛化误差进行评估，选择泛化误差最小的模型。通常泛化误差无法直接获得，而训练误差又存在过拟合现象。 2、评估方法需要

2018-04-28

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